Inside the AI proposal drafter

we built for our own studio

Every inbound lead asks for a scope and a price. We were good at the work but slow at the paperwork. A prospect would send requirements on Monday, we would block Wednesday afternoon to write it, they would pick someone else by Thursday. The issue was not proposal quality. It was that serious buyers talk to three shops and the first coherent answer usually wins. We tracked it for two months. Deals that got a proposal within twenty four hours closed at forty one percent. Deals that waited three days closed at nine percent. Speed was the actual variable.

כל פנייה נכנסת מבקשת היקף ומחיר. היינו טובים בעבודה אבל איטיים בניירת. לקוח פוטנציאלי היה שולח דרישות ביום שני, היינו חוסמים את אחר הצהריים של יום רביעי לכתוב, והם היו בוחרים מישהו אחר עד יום חמישי. הבעיה לא הייתה איכות ההצעה. העניין הוא שקונים רציניים מדברים עם שלושה אולפנים והתשובה הקוהרנטית הראשונה בדרך כלל מנצחת. עקבנו אחרי זה חודשיים. עסקאות שקיבלו הצעה תוך עשרים וארבע שעות נסגרו ב-41 אחוז. עסקאות שחיכו שלושה ימים נסגרו ב-9 אחוז. המהירות הייתה המשתנה האמיתי.

The tool takes a briefing doc or email thread and outputs a structured proposal with scope, timeline, team shape, and a price range. It pulls from our internal project database to find comparable builds. It knows our hourly rates, our margin requirements, and which subcontractors we use for which skills. It does not hallucinate features or invent timelines. It flags risks and lists assumptions in plain language. The output is a markdown file we can edit, not a black box. Most importantly, it leaves decision authority with us. It drafts, we approve, adjust, and send. The whole cycle now takes ninety minutes instead of six hours.

הכלי לוקח מסמך תדריך או שרשור מייל ומפיק הצעת מחיר מובנית עם היקף, ציר זמן, צורת צוות וטווח מחירים. הוא שולף ממאגר הפרויקטים הפנימי שלנו כדי למצוא פיתוחים דומים. הוא מכיר את התעריפים השעתיים שלנו, דרישות המרווח שלנו, ואילו קבלני משנה אנחנו משתמשים עבור אילו כישורים. הוא לא ממציא תכונות או יוצר לוחות זמנים. הוא מסמן סיכונים ומפרט הנחות בשפה ברורה. הפלט הוא קובץ מרקדאון שאנחנו יכולים לערוך, לא קופסה שחורה. והכי חשוב, הוא משאיר את סמכות ההחלטה אצלנו. הוא מנסח טיוטה, אנחנו מאשרים, מתאימים ושולחים. כל המחזור עכשיו לוקח תשעים דקות במקום שש שעות.

We started with GPT four oh using structured outputs and function calling. The proposal schema is defined in typescript, which forces consistent formatting. We built a vector store from our last forty projects with tags for industry, tech stack, and team size. When a new request comes in, we embed the brief and retrieve the three closest historical projects. That context goes into the prompt along with our pricing playbook and a template. The agent runs twice. First pass generates the scope and flags ambiguities. Second pass calculates effort and cost after we confirm the scope assumptions. The whole thing runs on Vercel with a simple react frontend. No fine tuning, no custom models, just smart prompting and real data.

התחלנו עם GPT-4o בשימוש בפלטים מובנים וקריאות פונקציות. סכמת ההצעה מוגדרת בטייפסקריפט, מה שכופה עיצוב עקבי. בנינו מאגר וקטורי מארבעים הפרויקטים האחרונים שלנו עם תגיות לתעשייה, ערימת טכנולוגיה וגודל צוות. כשמגיעה בקשה חדשה, אנחנו מטמיעים את התדריך ומחזירים את שלושת הפרויקטים ההיסטוריים הקרובים ביותר. ההקשר הזה נכנס לפרומפט יחד עם ספר המשחקים התמחור שלנו ותבנית. הסוכן רץ פעמיים. מעבר ראשון מייצר את ההיקף ומסמן עמימויות. מעבר שני מחשב מאמץ ועלות אחרי שאנחנו מאשרים את הנחות ההיקף. כל העניין רץ על Vercel עם ממשק React פשוט. בלי כוונון עדין, בלי מודלים מותאמים, רק פרומפטינג חכם ומידע אמיתי.

Our average response time dropped from seventy two hours to eleven hours. Close rate on qualified leads went from twenty three percent to thirty eight percent. But the bigger shift was internal. Junior team members can now draft proposals without waiting for a partner to be free. We used to bottleneck on founder time. Now that time goes to reviewing and relationship building instead of formatting scope docs. We have also started using the agent to sanity check our own estimates before we send them. Twice it caught scope creep we missed. The tool does not replace judgment. It removes the grunt work so judgment can happen faster and more often.

זמן התגובה הממוצע שלנו ירד משבעים ושתיים שעות לאחת עשרה שעות. שיעור הסגירה על לידים מוסמכים עלה מעשרים ושלושה אחוז לשלושים ושמונה אחוז. אבל השינוי הגדול יותר היה פנימי. חברי צוות זוטרים יכולים עכשיו לנסח הצעות בלי לחכות ששותף יתפנה. פעם היינו צוואר בקבוק על זמן המייסדים. עכשיו הזמן הזה הולך לבדיקה ובניית קשרים במקום עיצוב מסמכי היקף. התחלנו גם להשתמש בסוכן כדי לבדוק את האומדנים שלנו לפני שאנחנו שולחים. פעמיים הוא תפס התפשטות היקף שפספסנו. הכלי לא מחליף שיקול דעת. הוא מסיר את העבודה המייגעת כך ששיקול דעת יכול לקרות מהר יותר ולעתים קרובות יותר.